嬴彻科技CEO马喆人:构建智能卡车物流网络,引领自动驾驶落地

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本期Robin.ly创业专访特邀嬴彻科技(Inceptio Technology)的CEO、中国领先的物流网科技公司及第一大商用车管理平台G7的总裁马喆人(Julian Ma)先生与大家分享他的创业经历,以及物流场景下自动驾驶技术落地的行业观点。

成立于2018年4月的Inceptio Technology专注于物流运营中的L3 / L4自动驾驶系统研发,旨在为中国的货运行业提供安全、高效的自动驾驶运输资产服务。此前,Julian曾担任腾讯的副总裁,主要负责公司战略发展、位置服务(LBS)、车联网和自动驾驶等业务。

「 创业契机 」

Alex Ren (Robin.ly创始人):你和其他合伙人一起创办嬴彻科技这家公司是看到了什么样的契机呢?

Julian:嬴彻科技是由几家专注于亚洲物流技术的战略投资者联合蔚来资本(NIO Capital)共同创立的。我们当初成立这家公司是因为在物流业,特别是城际长途运输中看到了一个技术上的机会,能够通过使用我们L3的技术来大大提高当今运输车队的运营效率。我们计划在主要国家建立一个自动驾驶卡车服务平台,先是在中国,过几年会扩展到美国。

公司的业务也对应的会分为三个部分。第一个是在硅谷进行自动驾驶的研发,因为在我们看来硅谷可能是目前唯一一个能够进行自动驾驶全栈研发的地方。

其余两个部门都位于上海。第二个部门我们叫做整车工程。在硅谷开发出自动驾驶系统之后,我们计划通过与中国的OEM厂商密切合作,将我们的系统集成到中国一些现有的长途卡车上。

第三个部门是负责车队运营,这对嬴彻来说至关重要。我们会与中国的OEM重卡厂商合作,在其整车上整合进我们自己的自动驾驶技术并生产这些卡车,眼下我们正在与一些头部的卡车企业沟通中,并将与其形成战略合作关系。目前的计划是,到2021年底开始批量生产L3自动驾驶卡车。我们会自己购买这些卡车,并自主运营覆盖中国各地高速公路的车队,卡车数量将会逐渐增加到5万、进而达到覆盖全国10万辆的规模。基于此,我们会在中国运营一个卡车运输服务平台,以每公里按流量付费的方式为物流公司提供车队运输服务。

自动驾驶卡车的成本帐 」

Alex: 据我所知,许多其他自动驾驶卡车公司在特定场景选择了L4,例如港口/码头运营。而你们却选择了L3的技术,这是为什么呢?

Julian: 高速公路上的L3自动驾驶是我们的目标市场。首先,高速公路是一个非常大的市场。平均来看,每辆省际公路卡车每年的收益是15万美元。而中国有600万辆卡车,算下来就是接近1万亿美元,即使只有1%的市场份额,也足以维持一家上市公司几年的运营。其次,L3的技术尽管高度自动化,但仍然需要一个司机在必要的时候进行接管,可以说在技术上可行性是很高的。

Alex: 在之前的一次演讲中,你提到你们不仅关注安全,还关注如何提高运营效率。包括刚才提到了大约600万辆卡车,这背后算的是怎样一笔账?

Julian: 这是个很有意思的话题。大家都很关注商用车,比如长途运输卡车的费用问题。大概是这样的:每年一辆重型卡车的运营成本在10万到15万美元之间。这可不是个小数目,其中包括大约25%的燃油费,还有25%-30%是驾驶员的人工成本,而卡车本身的折旧费用只占5%到10%。

我们发现L3的技术能够将亚洲的卡车驾驶员数量从每辆卡车两名减少到一名,工作量可以减少大约90%。因此,在高度紧张的工作状态下的驾驶员将转变为轻松的、类似管理员的角色。我们希望我们的卡车能够实现平均每隔30分钟才需要驾驶员接管一次,每次接管30秒到1分钟,然后再把卡车的控制权还给行车电脑。

如果我们能够尽量减少司机的参与度,就能让这类工作变得非常标准化。这意味着卡车的安全度、交付的效率以及燃料消耗将不再依赖于特定的司机。通常只有特定的司机熟悉所驾驶的卡车的性能、路况和卡车的负载量,让他们驾驶的性价比最好。这样一来就把司机,货车的类型以及路况绑定在了一起,导致整体的成本居高不下。但当我们的技术进入市场,就意味着这一流程不再受到卡车司机、运营时间、卡车型号和路况的限制。随着技术的进步,我们运营一个大型卡车网络时仍然可以做到这一点。这就会为该项目节省约12%-15%的人工成本,这是相当可观的一笔费用。

第二点,在大多数情况下,行车电脑会根据路况和卡车的负载来操控车辆,所以燃油效率总是保持在最优的状态,也可以将客户的燃油效率进一步提升3%-5%。设备的折旧率实际上每年只占总体成本的8%-10%。所以总的来说,在人工和燃油上我们可以节省大约15%到20%的费用。这样一来即使卡车装备的价格翻倍,总成本仍然会比现在低很多。

「 物流场景自动驾驶的机遇与挑战 」

Alex: 我记得你在自动驾驶行业做过几笔投资,比如领投了Zoox。就在上周,另一家自动驾驶公司Nuro刚刚筹集了9.4亿美元资金,还有一家Aurora筹集了大约5亿美元。回顾一下你做过的投资和在嬴彻的工作经历,你是如何看待自动驾驶这个市场的?

Julian: 自动驾驶这个领域有三笔非常大的投资:Aurora、Nuro、以及最近的TuSimple。Aurora有50%的价值在于物流和免运费,因为Aurora未来的主要赞助商是亚马逊,这可能也是Aurora极具潜力的主要原因之一。Nuro可以说是一个纯物流公司,而TuSimple很明显是专注于高速公路上的自动驾驶。这意味着该领域的所有大额投资和主要动态都与物流和免费商业运输有关。因为在这个领域,自动驾驶技术更容易实现。通过这项技术,我们有可能在这个领域中建立首个大规模移动服务平台,这也将成为嬴彻的下一个里程碑。

Alex: 听起来自动化确实是物流业最大的机遇。但是物流业是一个传统的产业,而嬴彻科技是一家现代化的人工智能公司。当你们试图颠覆这个行业时,面临着什么样的挑战?

Julian: 事实上,我们并不认为这是一个非常传统的行业,但它仍然是一个劳动密集型产业。这是一个高度依赖技术和财务杠杆的行业,而这些正是物流业向前发展的驱动力。例如在美国,亚马逊已经在着手推动物流技术,甚至UPS和联邦快递也都在投资各种先进技术,自动驾驶就是其中之一。所以这实际上已经是一个高科技产业了。我们看到在过去的5到10年里,物流业中的所有传统设备,所有提高人类效率和灵活性的传统方法都已经没有多少改进的空间了。要打破这一瓶颈,只能通过人工智能,也就是自动驾驶和机器人来实现。现在美国和中国的情况完全一样,卡车司机严重不足,因此整个行业都面临着熟练劳动力短缺的挑战。

「 卡车编队行驶应用 」

Alex:卡车编队行驶(Truck Platooning)最先由梅塞德斯引入,后来被包括沃尔沃在内的很多其他公司采用。你对这种技术应用有什么样的看法?

Julian: 针对卡车编队行驶,我的看法不像其他人那么乐观。编队行驶的意思就是两到三辆甚至更多的卡车排成一条直线,前后两辆车距离很近,大概只有5到10米,这在高速公路上是非常短的距离。因为只有这样,第一辆卡车才会承受大部分的风阻,其余的车辆受到的阻力就要小得多。所以平均来说,第一辆卡车后面的卡车将会节约大约10%到15%的能耗。但这同时也伴随着技术和监管方面的巨大挑战。因为编队行驶的基础是车辆会彼此靠得很近,我很难想象在可预见的未来,哪个公路管理部门能允许这么短的车距。所以我认为,就安全问题和监管问题而言,编队行驶这一要求甚至远远高于高速公路上对卡车自动驾驶性能的要求。

「 领导者的特质 」

Alex: 从你的切身经历来看,对于很多观看这段视频的观众来说,培养领导力最重要的技巧是什么呢?你想找什么样的领导者加入嬴彻科技呢?

Julian: 首先,领导者必须有把握大趋势的能力,不会轻易被各种细节扰乱判断力,这对你自己和你的团队如何发展都至关重要。其次是激情。对于一个成功的领导者来说,相比物质利益,更重要的是取得一定的成就。当然还有一些其他要素,但这两点我认为最重要。

我们在嬴彻招贤纳士的时候也很看重这两点,在各个领域都招募了很多精力充沛、勤奋好学、充满好奇心的工程师。我们的目标是在美国发展到200人的规模,也非常欢迎经验丰富的科学家和工程领导者加入我们。

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Robinly团队坐标硅谷,从创业、领导力和人工智能三个角度去剖析成功创业者、高科技领导者、人工智能科学家和知名投资人的职业养成过程和他们对于这些领域的观点,我们力求追本溯源,为广大工程师、研究者提供一手的职业学习内容。

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亚马逊机构

亚马逊(英语:Amazon.com Inc.,NASDAQ:AMZN)是一家总部位于美国西雅图的跨国电子商务企业,业务起始于线上书店,不久之后商品走向多元化。目前是全球最大的互联网线上零售商之一,也是美国《财富》杂志2016年评选的全球最大500家公司的排行榜中的第44名。

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自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

Julia技术

Julia 是MIT设计的一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言,项目大约于2009年中开始,2018年8月JuliaCon2018 发布会上发布Julia 1.0。据介绍,Julia 目前下载量已经达到了 200 万次,且 Julia 社区开发了超过 1900 多个扩展包。这些扩展包包含各种各样的数学库、数学运算工具和用于通用计算的库。除此之外,Julia 语言还可以轻松使用 Python、R、C/C++ 和 Java 中的库,这极大地扩展了 Julia 语言的使用范围。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

Nuro机构

Nuro成立于2016年,是由前谷歌自动驾驶项目的两位核心成员朱佳俊和Dave Ferguson共同创立的机器人技术公司。创立Nuro之前,朱佳俊和Dave在谷歌自动驾驶汽车团队一起共事了6年。 Nuro团队还聚集了众多来自谷歌、Waymo、苹果、特斯拉、通用汽车、优步、Twitter等科技公司的科研、工程和产品人才。自动驾驶团队包含了2007美国国防部自动驾驶汽车比赛冠军队成员,三位来自谷歌的首席工程师分别负责了三代谷歌自动驾驶汽车的软硬件核心技术研发,以及苹果自动驾驶汽车的资深部门负责人。机器人算法团队包含了很多来自全世界一流名校的毕业生,包括卡内基梅隆、斯坦福、加州伯克利、麻省理工、普林斯顿、加州理工、哈佛、牛津、北大、复旦等。人工智能团队包含了ImageNet的往届冠军和Deepmind的前成员。

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腾讯机构

腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

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Zoox机构

Zoox对外一直保持低调,其曾经展示过一款运动型概念车,这款车没有挡风玻璃,可以朝两头行驶,乘客在车内像在火车上一样相对而坐。Zoox 此前还曾表示,准备用无人驾驶汽车来提供类似于Uber的打车服务。 Zoox于2018年7月完成5亿美元,投后估值32亿美元。领投方是办公协作公司Atlassian的联合创始人Michael Cannon-Brookes,以及中国VC春华资本。Zoox已是一家500人规模的公司,并且计划在2020年推出商用无人车。 具体技术实现方案上,Zoox要走一条依靠激光雷达实现L4等级完全无人驾驶的道路,并且重新设计车本身,从之前曝光的车体图片来看,Zoox的无人车被设计成了4座,没有方向盘、油门和刹车,似乎也不分车头车尾——没有调头转向的顾虑。 最为突出传感器的是安装在前后左右四角上的Velody激光雷达,车顶还有一根GPS天线。还有不少雷达被设置在车轮位置,还有声纳传感器。

https://zoox.com/
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